Key points are not available for this paper at this time.
Wir beschreiben eine robotische Führungsfunktion, die es einem Roboter ermöglicht, lokales Wissen über eine von Menschen besetzte Umgebung zu erwerben. Ein tournehmender Roboter folgt autonom einem menschlichen Führer durch eine Umgebung, interpretiert die gesprochenen Äußerungen des Führers sowie den gemeinsamen raum-zeitlichen Kontext, um eine räumlich segmentierte und semantisch beschriftete metrical-topologische Darstellung der Umgebung zu erwerben. Die beschriebene Führungsfunktion ermöglicht den skalierbaren Einsatz von mobilen Robotern in von Menschen besetzten Umgebungen und eine natürliche Interaktion zwischen Mensch und Roboter für befohlenes Mobilverhalten. Unsere primären Beiträge sind ein effizientes, sozial akzeptables autonomes Tourfolgeverhalten und ein Interpretationsalgorithmus, der eine Karte in Bereiche unterteilt, die gemäß den Äußerungen des Führers beschriftet sind. Das Führungsverhalten wird in einem Bürogebäude über mehrere Etagen demonstriert und bewertet, indem der Komfort der Tourführer sowie ein Vergleich der Kartenteilungen des Roboters mit denen von Menschen durchgeführt wird.
Hemachandra et al. (Sun,) haben diese Frage untersucht.